基于偏振信息的图像去雾算法研究

发布时间：2017-08-24 08:16

  本文关键词：基于偏振信息的图像去雾算法研究

  更多相关文章： 偏振图像 大气散射模型 图像复原 偏振角度 图像去雾

【摘要】：雾霾天气越来越常见,导致所采集图像的应用价值降低,因此如何获得清晰度较高的图像成为计算机视觉等领域重点研究的内容。近年来基于偏振信息的图像去雾算法越来越成为研究的热点,在交通路况监控、航拍、军事目标探测与识别等视觉系统中的应用及发展前景广阔,具有重要的研究意义。本文在大气散射模型的基础上,利用偏振成像的优势,采用一种利用图像偏振信息的去雾方法。该方法首先利用偏振成像系统获取3个任意角度或2个正交角度偏振图像作为输入,结合暗原色先验理论自动估计大气光强信息及传输率图,并利用导向滤波的方法优化与修复传输率图,最终实现图像去雾。实验比较了不同偏振图像去雾算法与本文算法的去雾效果,同时实验也比较了3个任意角度与2个正交角度偏振图像复原质量。实验结果表明,本文算法提高了图像的清晰度及对比度,有效改善了雾天的降质图像,且3个偏振图像的角度选取是任意的,不需对偏振角度进行配准,有利于工程的实际应用,验证了本文算法的优越性及实用性。
【关键词】：偏振图像 大气散射模型 图像复原 偏振角度 图像去雾
【学位授予单位】：长春理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 课题研究的背景及意义8
• 1.2 课题研究现状8-11
• 1.3 本文研究内容11-12
• 1.4 本文结构安排12-13
• 第2章 大气散射理论及去雾模型13-20
• 2.1 雾霾的形成13-15
• 2.1.1 大气粒子13
• 2.1.2 大气散射13-14
• 2.1.3 天气条件14-15
• 2.2 大气散射模型及图像去雾模型15-17
• 2.3 雾天图像的特性分析17-19
• 2.3.1 雾天图像的特征17-18
• 2.3.2 雾与大气偏振的关系18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 偏振成像基本理论及实验设计20-28
• 3.1 自然界中的偏振光20-22
• 3.2 偏振图像的特点22
• 3.3 偏振成像基本原理22-25
• 3.4 雾天偏振成像实验设计25-27
• 3.5 本章小结27-28
• 第4章 基于偏振信息的图像去雾算法设计28-35
• 4.1 算法设计28-30
• 4.1.1 算法设计思路28-29
• 4.1.2 算法设计流程29-30
• 4.2 参数估计与优化30-33
• 4.2.1 大气光强的估计30
• 4.2.2 传输率图的估计30-31
• 4.2.3 传输率图的优化31-32
• 4.2.4 参数估计与优化效果图32-33
• 4.3 偏振图像去雾效果质量评价33-34
• 4.4 本章小结34-35
• 第5章 实验结果与分析35-43
• 5.1 不同的经典图像去雾算法与本文算法比较35-37
• 5.1.1 实验一：薄雾条件下实验场景35-36
• 5.1.2 实验二：浓雾条件下实验场景36-37
• 5.1.3 实验分析37
• 5.2 3个任意角度与2个正交角度偏振图像去雾效果比较37-42
• 5.2.1 实验一：近距离实验场景37-39
• 5.2.2 实验二：远距离实验场景39-41
• 5.2.3 实验分析41-42
• 5.3 本章小结42-43
• 第6章 总结与展望43-45
• 6.1 总结43-44
• 6.2 展望44-45
• 参考文献45-47
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况47-48
• 致谢48

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本文编号：730186